## Sistem Informasi Posyandu Ibu Hamil dengan Penerapan Klasifikasi Resiko Kehamilan Menggunakan Metode Naïve Bayes
(Implementing Classification Risk in Posyandu System Information for Pregnant Using Naïve Bayes Method)
Qomariyatul Hasanah, Anang Andrianto, Muhammad Arief Hidayat Sistem Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail : ananguptti@unej.ac.id

## Abstrak
Sistem   informasi   posyandu   ibu   hamil   dapat   mengelola   data   kesehatan   ibu   hamil   yang   berkaitan   dengan   faktor   resiko kehamilan. Faktor resiko kehamilan berdasarkan ketentuan Kartu Skor Poedji Rochyati (KSPR) digunakan bidan untuk menentukan resiko kehamilan dengan memberikan skor pada masing-masing parameter. KSPR memiliki kelemahan tidak dapat memberikan skor pada parameter yang belum pasti sehingga jika belum diketahui dengan pasti maka dianggap tidak terjadi. Konsep membaca pola data yang diadopsi dari teknik datamining menggunakan metode klasifikasi naive bayes dapat menjadi alternatif untuk kelemahan KSPR tersebut yaitu dengan mengklasifikasikan resiko kehamilan. Metode naïve bayes menghitung probabilitas parameter tertentu berdasarkan data pada periode sebelumnya yang telah ditentukan sebagai data training, berdasarkan hasil perhitungan tersebut dapat diketahui resiko kehamilan secara tepat sesuai parameter yang telah diketahui.   Metode naïve   bayes dipilih   karena   memiliki   tingkat   akurasi   yang   cukup   tinggi   daripada   metode   klasifikasi lainnya. Sistem informasi ini dibangun berbasis website agar dapat diakses secara mudah oleh beberapa posyandu yang berbeda tempat. Sistem dibangun mengadopsi dari model Waterfall . Sistem informasi posyandu ibu hamil dirancang dan dibangun dengan tiga (3) hak akses yaitu admin, bidan dan kader dengan masing-masing fitur yang dapat memudahkan penggunanya. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi posyandu ibu hamil dengan penerapan klasifikasi resiko kehamilan menggunakan metode naïve bayes , dengan tingkat akurasi ketika menggunakan 17 atribut didapatkan 53.913%, 19 atribut  didapatkan 54.348%, , 21 atribut didapatkan  54.783%, dan 22 atribut didapatkan  56.957%. Tingkat  akurasi klasifikasi diperoleh menggunakan metode pengujian menggunakan Ten-Fold Cross Validation dimana training set dibagi menjadi 10 kelompok, jika kelompok 1 dijadikan test set maka kelompok 2 hingga 10 menjadi training set.
Kata Kunci: Posyandu, Resiko Kehamilan, Waterfall, Datamining, Klasifikasi, Naïve bayes

## Abstract
Posyandu information system for pregnant can manage data of maternal health with risk factors for pregnancy. The risk factors of pregnancy based on Kartu Skor Poedji Rochyati (KSPR) used obstetrician to determine risk pregnancy with a score on each parameters. KRPR have weaknesses could not provide the score uncertain than they have not been happened. Read pattern data concept of techniques datamining using naïve bayes classification can be alternative for weakness of KSPR are by classifying risk pregnancy.  Naïve bayes method calculating probability of  parameters  based on data in previous period (data training), based on that calculating can found risk pregnancy exactly. Naïve bayes method chosen because it has higher accuracy than other classification method. This information system developed based website that can be   accessed   easily   by   several   posyandu   at   different   place.   Making   the   system   was   built   Waterfall   model.   Posyandu Information system was designed and built with three (3) permissions, they are admin, obstetrician and kader with variety of user friendly features. This result of the research are implementing classification risk in posyandu system information for pregnant using naïve bayes method that have accuracy for 17 parameters is 53.913%, 19 parameters is 54.348%, , 21 parameters is 54.783%, and 22 parameters is 56.957%. Accuracy level of classifications was obtain using Ten-Fold Cross Validation that divided training set be 10 groups, if group 1 become test set than group 2-10 became training set.
Keywords: Posyandu, Risk Pregnancy, Waterfall, Datamining, Classification, Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Kehamilan merupakan proses alami  yang akan dilalui oleh wanita dewasa, hal ini juga memiliki resiko yang harus diperhatikan   agar   tidak   membahayakan   bayi   maupun   ibu hamil. Resiko kehamilan dapat diketahui dengan melakukan deteksi   dini   kehamilan   dengan   faktor   resiko   sehingga tenaga   kesehatan   dapat   mengetahui   penanganan   lebih lanjut. Untuk menghindari atau menanggulangi resiko maka
perlu dilakukan pemeriksaan secara rutin pada bidan atau dokter.  Pemeriksaan   rutin pada  bidan  dapat  dilakukan  di Pos Pelayanan Terpadu (Posyandu), puskesmas, atau lokasi praktek   bidan.   Penanganan   resiko   kehamilan   merupakan kunci   keberhasilan   dalam   penurunan  angka   kematian  ibu dan bayi yang dilahirkan.
Salah satu cara untuk mempercepat penurunan AKI dan AKB   adalah   “Making   Pregnancy   Safer   (MPS)”,   yang   di tingkat   kecamatan   dan   kabupaten/kota   ditindak   lanjuti
dengan Pedoman Manajemen Pelayanan Obsteri Emergensi Komprehensif   (PONEK)   24   jam   dengan   langkah   utama: peningkatan   deteksi   dini,   pengelolaan   ibu   hamil   resiko tinggi   (resti)   dan   pemantapan   kemampuan   pengelolaan program   di   tingkat   kota/kabupaten   dalam   perencanaan, penatalaksanaan, pemantauan dan penilaian kinerja upaya penurunan AKI dan AKB (Nugroho & Subanar, 2013).
Posyandu  dibentuk sebagai tindak lanjut MPS ditingkat kecamatan   dan   kabupaten/kota   yang   tersebar   pada   setiap kelurahan/desa.   Pelaksanaan   posyandu   dilakukan   setiap sebulan   sekali,   dengan   pelayanan   pokok   diantaranya kesehatan   ibu   dan   anak   (KIA)   keluarga   berencana   (KB) imunisasi, gizi dan penanggulangan diare. KIA merupakan langkah yang ditempuh untuk mewujudkan MPS, dengan memantau   kesehatan   ibu   mulai   dari   hamil   hingga melahirkan.   Deteksi   dini   resiko   kehamilan diimplementasikan   dengan   mengelompokkan   resiko kehamilan   menjadi   tiga   yaitu   Kehamilan   Resiko   Rendah (KRR),   Kehamilan   Resiko   Tinggi   (KRT)   dan   kehamilan Resiko   sangat   tinggi   (KRST)   (Rochyati,   2003).   Resiko kehamilan   dikelompokkan   berdasarkan   data   pemeriksaan yang   dilakukan   di   posyandu   dan   dicatat   dalam   buku Kesehatan Ibu dan Anak (KIA).
Pengelompokan   resiko   kehamilan   di   posyandu dilakukan   menggunakan   Skor   Poedji   Rochyati   dengan empat faktor resiko yang masing–masing  memiliki atribut dan skor, masing–masing atribut diberikan skor sesuai yang telah ditetapkan kemudian dijumlahkan (Rochyati, 2003). Metode ini memiliki kelemahan yaitu jika ada salah satu parameter yang sulit untuk diketahui saat pemeriksaan di posyandu   maka   hasil   skoring   menjadi   kurang   maksimal, untuk itu pengolahan data dari data sebelumnya akan sangat berguna   untuk   menanggulangi   kelemahan   yang   dimiliki metode sebelumnya.
Pengolahan data dilakukan dengan teknik data mining dengan   menebak   kemungkinan   yang   terjadi   berdasarkan kejadian sebelumnya. Data mining adalah suatu istilah yang digunakan   untuk   menguraikan   penemuan   pengetahuan   di dalam   database   (Kusrini   &   Luthfi,   2009).   Data   mining mengelola   data   yang   pernah   ada   sehingga   menghasilkan informasi   baru   untuk   data   baru.   Salah   satu   metode   data mining yang cocok untuk studi kasus ini adalah klasifikasi, metode   ini   memiliki   beberapa   algoritma   salah   satunya naïve bayes .
Klasifikasi naïve   bayes digunakan   untuk   menghitung peluang yang terjadi dalam satu kelas dengan atribut yang telah ditentukan. Naïve bayes relatif memiliki akurasi yang tinggi dan waktu eksekusi yang pendek jika dibandingkan dengan   metode   klasifikasi   lainnya,   hal   ini   berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Paulus Dian Wicaksana yang membandingkan   antara K-Nearest   Neighbors dan naïve bayes untuk data wisconsin diagnosis breast cancer , yang menyatakan   bahwa   nilai   akurasi naïve   bayes lebih   besar dari K-Nearest  Neighbors . Dalam  penelitian lainnya oleh Dwi Widiastuti menyatakan bahwa naïve bayes memiliki waktu   eksekusi   lebih   pendek   dari   algoritma   SVM,   dan decision tree dalam mengklasifikasikan serangan ( attacks ) pada sistem pendeteksi intrusi.
Data   mining   dengan   metode   klasifikasi naïve   bayes dapat menjadi alternatif untuk klasifikasi resiko kehamilan,
klasifikasi berdasarkan peluang data yang sudah ada dapat menanggulangi kelemahan metode skor poedji rochyati jika data   kesehatan   ibu   hamil   yang   belum   pasti.   Sehingga deteksi dini resiko kehamilan dapat dilakukan secara akurat dan   membantu   tenaga   kesehatan   mengetahui   penanganan yang   tepat,   dan   ibu   hamil   memiliki   kesiapan   dalam menghadapi kehamilan hingga persalinan.

## Tinjauan Pustaka
Bagian ini memaparkan tinjauan yang berkaitan dengan masalah yang dibahas,  kajian teori yang berkaitan dengan masalah, dan juga penelitian-penelitian terdahulu.

## Sistem Informasi
Definisi sistem informasi menurut Jogianto adalah suatu sistem   di   dalam   suatu   organisasi   yang   mempertemukan kebutuhan   pengolahan   transaksi   harian,   mendukung operasi, bersifat manajerial dan kegiatan strategi dari suatu organisasi   dan   menyediakan   pihak   luar   tertentu   dengan laporan-laporan   yang   diperlukan     (Jogiyanto,   2005). Sedangkan definisi sistem informasi menurut Abdul Kadir adalah  kombinasi  antara  prosedur kerja,  informasi, orang dan   teknologi   informasi   yang   diorganisasikan   untuk mencapai tujuan dalam sebuah organisasi  (Kadir, 2003).
Sistem informasi didefinisikan oleh Robert A. Leith dan K. Roscoe Davis yang dikutip Jogiyanto: Sistem informasi adalah   suatu   sistem   di   dalam   suatu   organisasi   yang mempertemukan   kebutuhan   pengolahan   transaksi   harian, mendukung   operasi,   bersifat   manajerial   dan   kegiatan strategi dari suatu organisasi dan menyediakan pihak luar tertentu   dengan   laporan-laporan   yang   diperlukan (Jogiyanto, 2005).
Dari definisi-definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem informasi adalah suatu sistem yang digunakan untuk mengolah   transaksi–transaksi   bersifat   manajerial   yang membutuhkan kombinasi antara prosedur kerja, informasi, manusia   dan   teknologi   dalam   pembuatan   laporan-laporan atau dokumentasi.

## Posyandu
Pos   Pelayanan   Terpadu   (posyandu)   merupakan   salah satu bentuk Upaya Kesehatan Bersumber daya Masyarakat (UKBM)   yang   dikelola   dan   diselenggarakan   dari,   oleh, untuk   masyarakat   dalam   penyelenggaraan   pembangunan kesehatan   guna   memberdayakan   masyarakat   dan memberikan   kemudahan   kepada   masyarakat   dalam memperoleh pelayanan kesehatan dasar untuk mempercepat angka kematian ibu dan bayi  (Depkes, 2011).
Pengintegrasian   layanan   sosial   dasar   di   posyandu merupakan upaya mengintegrasikan berbagai layanan yang dibutuhkan masyarakat meliputi perbaikan gizi, pendidikan dan   perkembangan   anak,   peningkatan   ekonomi   keluarga dan kesejahteraan keluarga, ketahanan pangan keluarga dan kesejahteraan   sosial.   Pelayanan   kesahan   dasar   posyandu adalah   pelayanan   kesehatan   yang   mencakup   5   kegiatan yaitu : Kesehatan Ibu dan Anak (KIA), keluarga berencana (KB), imunisasi, gizi dan penanggulangan diare   (Depkes, 2011)

## Resiko Kehamilan
Dalam ilmu kebidanan modern terdapat istilah potensi resiko, dimana suatu kehamilan dan persalinan mempunyai resiko, yang menyebabkan kemungkinan resiko terjadinya komplikasi dalam persalinan. Komplikasi yang terjadi dapat
ringan atau berat sehingga dapat menyebabkan terjadinya kematian, kesakitan, kecacatan pada ibu atau bayi. Untuk itu   dibutuhkan   upaya   pencegahan   sejak   awal   kehamilan hingga   menjelang   persalinan   yang   dilakukan   dengan bantuan tenaga kesehatan, bidan, ibu hamil, suami keluarga dan masyarakat  (Backett, Davies, & Barvazian, 2015).
Penentuan   resiko   kehamilan   dilakukan   dengan   cara pemberian skor/bobot berdasarkan perkiraan dari berat atau ringannya   resiko.   Kriteria   penentuan   resiko   kehamilan berdasarkan skor poedji rochyati terdapat pada Lampiran A (Skor Poedji Rochyati).  Berdasarkan hasil skor yang telah dijumlahkan maka resiko kehamilan dapat di kelompokkan menjadi 3 kelompok (Rochyati, 2003): a. Kehamilan Resiko Rendah (KRR) Kelompok   ini   merupakan   kelompok   kehamilan   tanpa masalah/faktor   resiko,   fisiologis   dan   kemungkinan   besar diikuti oleh persalinan normal dengan ibu dan bayi hidup sehat.
b. Kehamilan Resiko tinggi (KRT) Kehamilan dengan satu atau lebih faktor resiko, baik dari pihak ibu maupun janinnya yang memberi dampak kurang menguntungkan baik bagi ibu maupun janinnya, memiliki resiko kegawatan tetapi tidak darurat. c. Kehamilan resiko sangat tinggi (KRST) Kehamilan   dengan   faktor   resiko   yaitu   pendarahan sebelum   bayi   lahir,   memberi   dampak   gawat   dan   darurat bagi jiwa ibu atau bayinya, sehingga membutuhkan rujukan tepat   waktu   dan   penanganan   segera   dalam   upaya penyelamatan  nyawa  ibu dan bayinya. Ibu dengan  faktor resiko   dua   atau   lebih   tingkat   resiko   kegawatannya meningkat, yang membutuhkan pertolongan persalinan  di rumah sakit oleh dokter spesialis.

## Datamining
Data   Mining   merupakan   serangkaian   proses   untuk menggali   nilai   tambah   berupa  informasi  yang   selama  ini tidak diketahui secara manua dari suatu basis data atau bisa disebut dengan KDD ( Knowledge Discovery in Database ). Informasi   diperoleh   dengan   cara   mengekstraksi   dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basis data (Kusrini & Luthfi, 2009). KDD (Knowledge   Discovery   in   Database)   adalah   keseluruhan proses non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasi pola (pattern) dalam data, dimana pola yang ditemukan bersifat sah, baru, dapat bermanfaat dan dapat dimengerti (Fayyad dikutip dalam Kushrini & Luthfi, 2009).
Data   mining   merupakan   ilmu   yang   digunakan   untuk menganalisa   sebuah   data,   mengkategorikan, mengelompokkan dan menyimpulkannya, dalam beberapa proses tersebut terdapat teknik mengelompokkan data pada data mining yang yaitu klasifikasi. Klasifikasi adalah proses untuk   menemukan   model   atau   fungsi   yang   menjelaskan atau membedakan  konsep atau kelas data,  dengan tujuan untuk   dapat   memperkirakan   kelas   dari   suatu   objek   yang labelnya tidak diketahui. Metode-metode dalam klasifikasi digunakan untuk pembelajaran fungsi-fungsi berbeda yang memetakan   data   terpilih   kedalam   suatu   kelompok   kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Dengan menggunakan atribut,   dan   data   latihan   (data   training),   metode-metode klasifikasi tersebut dapat memprediksi kelas dari data lain yang belum di klasifikasikan (Olson & Shi, 2008).
Proses   data   mining   dilakukan   dalam   beberapa   proses dengan tahapan sebagai berikut (Mujib & dkk, 2013): a. Pembersihan data ( Data Cleaning )
Pembersihan data merupakan proses menghilangkan noise data dan data yang tidak konsisten atau tidak relevan. b. Integrasi data ( Data Integration )
Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru, proses ini dilakukan jika   terdapat   data   yang   berada   dalam database yang berbeda.
c. Seleksi data ( Data Selection ) Data yang ada pada database sering kali tidak semuanya dipakai   karena   kurang   konsisten   atau   tidak   relevan,   oleh karena   itu   hanya   data   yang   sesuai   untuk   dianalisis   yang diambil dari database . d. Transformasi data ( Data Transformation )
Data   diubah   atau   disatukan   menjadi   format   yang   sesuai untuk diproses dalam data mining . e. Proses Mining Merupakan   proses   utama   saat   metode   diterapkan   untuk menemukan   pengetahuan   berharga   dan   tersembunyi   dari data. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan salah satunya klasifikasi.
f. Evaluasi pola ( Pattern Evaluation )
Untuk   mengidentifikasi   pola-pola   tertentu   ke   dalam knowledge based yang ditemukan.
g. Presentasi pengetahuan ( Knowledge Presentation ) Merupakan   visualisasi   dan   penyajian   pengetahuan   hasil proses mining sesuai dengan metode yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang disajikan kepada pengguna.
Pengujian akurasi digunakan untuk mengetahui tingkat akurasi   hasil   klasifikasi   yang   dilakukan   dengan menggunakan   data   test   ( test   set ),   hal   ini   dapat   diketahui dengan   mneghitung   banyak   data   yang   diklasifikasikan dengan   benar   dan   salah   (Muftikhali,   2015).   Terdapat beberapa   metode   dalam   menguji   akurasi   hasil   klasifikasi salah   satunya   yaitu   K- fold   Cross   Validation yang digunakan   dalam   penelitian   ini.   K- fold   Cross   Validation dilakukan   dengan   cara   membagi   dataset   dalam   beberapa bagian   dengan   jumlah   yang   hamir   sama   yang   bersifat eksklusif satu sama lain. K merupakan banyak bagian yang akan   dibentuk   dari   dataset   dan fold adalah   bagian   yang dibentuk, cross   validation dilakukan   dengan   cara mencocokkan hasil klasifikasi dengan kelas yang dimiliki oleh data tersebut.
Proses pengujian dilakukan  berulang  sebanyak  K kali yang telah ditentukan. Setiap proses pelatihan semua dilatih pada   semua   bagian   kecuali   hanya   satu   bagian   yang digunakan sebagai data tes (data yang akan diuji), masing- masing proses memiliki nilai akurasi  tersendiri. Penilaian cross   validation terhadap   model   secara   meyeluruh dilakukan dengan cara rata-rata akurasi keseluruhan bagian pengujian (Penulis, 2016).
Metode Naïve Bayes
Metode   naïve   bayes   merupakan   salah   satu   algoritma klasifikasi   dengan   menghitung   probabilitas   data   yang terdapat   pada   data   training.   Terdapat   dua   cara   berbeda untuk   menghitung   probabilitas   data,   cara   tersebut digunakan untuk tipe data yang berbeda, yaitu untuk data nominal   dan   data   numerik   karena   itu   metode   digunakan
untuk klasifikasi resiko kehamilan yang memiliki dua tipe data   tersebut.   Berikut   adalah   penjelasan   tentang   metode naïve bayes:
Algoritma Naïve Bayes Algoritma Naïve   Bayes adalah   salah   satu   metode machine   learning   yang   menggunakan   perhitungan probabilitas  dan   salah   satu   algoritma   yang  terdapat   pada teknik   klasifikasi. Naïve   bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang   dikemukakan   oleh   ilmuan   Inggris   Thomas   Bayes , yaitu   memprediksi   peluang   di   masa   depan   berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema bayes . Teorema tersebut dikombinasikan dengan Naïve dimana   diasumsikan   kondisi   antar   atribut   saling bebas. Klasifikasi Naïve Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan kelas lainnya   (Bustami, 2014). Proses klasifikasi dibagi menjadi dua fase yaitu learning/training dan testing/ classify (Ginting & Trinanda, 2013). Pada fase learning, sebagian data yang telah diketahui kelas datanya digunakan untuk   membentuk   model   perkiraan.   Kemudian   pada   fase testing,   model   perkiraan   yang   terbentuk   diuji   dengan sebagian data lainnya untuk mengetahui akurasi dari model tersebut.
Persamaan 1 teorema Bayes:
P ( H , X ) = P ( X , H ) × P ( H ) P ( X ) persamaan 1 Keterangan:
X = Data dengan kelas yang belum diketahui
H = Hipotesis data X merupakan suatu kelas spesifik
P ( H , X ) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posterior probability)
P ( H ) = Probabilitas hipotesis H (prior probability)
P ( X , H ) = Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis H P ( X ) = Probabilitas X Untuk   menjelaskan   teorema Naive   Bayes ,   perlu diketahui   bahwa   proses   klasifikasi   memerlukan   sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas yang cocok bagi sampel yang   dianalisis   tersebut     (Bustami,   2014).   Karena   itu, teorema   bayes   di   atas   disesuaikan   seperti   persamaan   2:
P ( C , F 1 … F n ) = P ( C ) P ( F 1 … F n , C ) P ( F 1 … F n ) persamaan 2 Dimana variabel C merepresentasikan kelas, sementara variabel   F1...Fn   merepresentasikan   karakteristik   petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi. Maka rumus tersebut   menjelaskan   bahwa   peluang   masuknya   sampel karakteristik   tertentu   dalam   kelas   C   (Posterior)   adalah peluang   munculnya   kelas   C   (sebelum   masuknya   sampel tersebut,   sering   kali   disebut   prior),dikali   dengan   peluang kemunculan karakteristik – karakteristik sampel pada kelas C   (disebut   juga likelihood ),   dibagi   dengan   peluang kemunculan   karakteristik   –   karakteristik   sampel   secara global (disebut juga evidence )  (Bustami, 2014).
Nilai Evidence selalu tetap untuk setiap kelas pada suatu sampel.   Nilai   dari   posterior   tersebut   kemudian dibandingkan   dengan   nilai–nilai   posterior   kelas   lainnya
untuk   menentukan   kelas   suatu   sampel   diklasifikasikan. Penjabaran   lebih   lanjut   rumus   Bayes   tersebut   dilakukan dengan   menjabarkan   (C|F 1 ,   ....   F n )   menggunakan   aturan perkalian  (Bustami, 2014), seperti pada persamaan 3:
P ( C , F 1 … F n ) = P ( F 1 … F n ,C ) ¿ P ( C ) P ( F 1 ,C ) P ( F 2 , … , F n , C ,   F 1 ) persamaan 3 ¿ P ( C ) P ( F 1 ,C ) P ( F 2 , C , F 1 ) P ( F 3 , … , F n , C ,   F 1 , F 2 ) ¿ P ( C ) P ( F 1 ,C ) P ( F 2 , C , F 1 ) P ( F 4 , … , F n , C ,   F 1 , F 2 , F 3 ) ¿ P ( C ) P ( F 1 ,C ) P ( F 2 , C , F 1 ) … P ( F n ,C ,   F 1 , F 2 , F 3 , … ,   F n − 1 ) Dari  penajabaran  diatas dapat  dilihat  semakin banyak dan   semakin   kompleksnya   faktor–faktor   yang mempengaruhi   nilai   probabilitas,   yang   hampir   tidak mungkin   untuk   dianalisa   satu   persatu.   Akibatnya perhitungan   tersebut   menjadi   sulit   untuk   dilakukan,   dari pernyataan   itulah   digunakan   asusmsi   independensi   yang sangat   tinggi   (naif),   bahwa   masing–masing  petunjuk   (F 1 , F 2 …F n ) saling bebas (independen) satu sama lain  (Bustami, 2014).   Selanjutnya,   penjabaran   P(C|F 1 ,…F n )   dapat disederhanakan menjadi persamaan 4:
P ( C , F 1 … F n ) = P ( C ) P ( F 1 ,C ) P ( F 2 , C ) P ( F 3 , C ) … ¿ P ( C ) ∏ i n ¿ P ( F i ,C ) persamaan 4
Persamaan   5   merupakan   model   dari   teorema Naïve Bayes yang digunakan dalam proses klasifikasi data yang nominal. Untuk klasifikasi dengan data numerik digunakan rumus Densitas Gauss  (Bustami, 2014), pada persamaan 5:
P ( X i = x i ,Y = Y j ) = 1 √ 2 π σ i j e − ( x i − µ i j ) 2 2 σ i j 2 persamaan 5 Keterangan: P = Peluang
X I = Atribut ke i x I = Nilai atribut ke i
Y = Kelas yang dicari
y j = Sub kelas Y yang dicari
µ = Mean, menyatakan rata – rata dari seluruh atribut =   Deviasi   standar,   menyatakan   varian   dari   seluruh ϭ atribut Cara Kerja Algoritma Naïve Bayes Adapun   alur   dari   Algoritma Naïve   Bayes   Classifier adalah sebagai berikut :
1. Membaca data training Pada tahap ini sistem akan menganalisa pola data yang ada pada data yang sudah pernah ada.
2.   Menghitung  jumlah   dan   probabilitas,   namun  bila   data numerik maka :
a. Cari  nilai  mean dan standar deviasi  dari  masing masing parameter yang merupakan data numerik.
b. Cari   nilai   probabilitas   dengan   cara   menghitung jumlah   data   yang   sesuai   dari   kategori   yang   sama   dibagi dengan jumlah data pada kategori tersebut.
3. Mendapatkan nilai mean, standar deviasi dan probabilitas Sehingga dapat digambarkan dengan skema pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Algoritma Naïve Bayes (Sumber: Bustami, 2014).

## METODE PENELITIAN
Bagian ini menjelaskan tentang metode yang digunakan dalam   merancang   dan   membangun   sistem   yaitu   metode pengembangan.

## Jenis Penelitian
Jenis   penelitian   yang   digunakan   pada   penelitian   ini merupakan   jenis  penelitian  pengembangan,   karena   tujuan penelitian   adalah   untuk   membangun   sebuah   sistem informasi.   Penelitian   pengembangan   bertujuan   untuk membuat dan mengembangkan suatu produk yang efektif untuk digunakan. Penelitian ini bukan jenis penelitian yang ditunjukkan   untuk   menemukan   teori   atau   menguji kebenaran dari suatu teori dalam bentuk eksperimentasi.

## Tempat dan Waktu Penelitian
Tempat   yang   dilaksanakan   untuk   penelitian   adalah Dinas   Kesehatan   Kabupaten   Jember   dan   Puskesmas Mangli.  Waktu  penelitian  dilakukan   selama  9  (sembilan) bulan,  dimulai   pada   bulan   Februari   2016  sampai   dengan bulan November 2016.

## Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini meliputi tahap pengumpulan data dan tahap analisis data. Penelitian dimulai dengan mencari studi   literatur,   menentukan   tempat   penelitian   dan wawancara   yang   kemudian   tahap   analisis   data   untuk merumuskan analisis kebutuhan dari sistem. Setelah analisis kebutuhan terpenuhi, proses selanjutnya yaitu perancangan dan   implementasi   meliputi   desain,  implementasi   kode program kemudian testing aplikasi yang dibangun. Jika jika terdapat   ketidak   cocockan   maka   kembali   ketahap sebelumnya. Tahap terakhir yaitu penyusunan laporan.

## Perancangan Sistem
Bagian ini menjelaskan proses perancangan sistem yang meliputi analisis kebutuhan, dan desain sistem.

## Analisis Kebutuhan
Berdasarkan   metode   pengembangan   sistem   model waterfall , tahapan yang pertama dilakukan adalah tahapan analisis.   Tahapan   analisis   ini   dilakukan   terhadap   objek penelitian untuk menyusun statement of purpose dari sistem yang   dijabarkan   pula   dalam   kebutuhan   fungsional maupun   kebutuhan   nonfungsional.   Hasil   analisa   tersebut sangat mempengaruhi fungsionalitas sistem yang dibangun agar dapat digunakan sesuai dengan fungsi dan kebutuhan pengguna.
Desain Sistem Desain   sistem   merupakan   tahap   perencanaan pembangunan   sistem   yang   digambarkan   dalam   diagram
menggunakan Unified Modeling Languange (UML).

## Bussiness Process
Diagram   yang   menggambarkan   kebutuhan   data   yang dibutuhkan   oleh   sistem   informasi   posyandu   ibu   hamil dengan   penerapan   klasifikasi   resiko   kehamilan menggunakan metode naïve bayes terdapat  pada business process pada Gambar 2.
Gambar 2. Bussiness Procces Sistem Informasi

## Posyandu Ibu Hamil
Usecase Diagram Use   case diagram   merupakan   pemodelan   yang digunakan   untuk   menggambarkan   interaksi   antara   aktor dengan  sistem  yang dibangun. Melalui use case diagram dapat diketahui interaksi yang dapat dilakukan aktor sesuai dengan hak akses yang dimiliki oleh masing-masing aktor atau pengguna. Use case diagram ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Use case Diagram Sistem Informasi
Posyandu Ibu Hamil BERKALA SAINSTEK 2018, VI (1): 1-9 ISSN : 2339-0069

## Class Diagram
Pada tahap desain setelah tahapan pembuatan usecase , activity dan sequence diagram   maka   dilanjutkan   dengan penyusunan class diagram yang terdapat pada Gambar 4. Class   diagram menggambarkan   relasi   antar   kelas   untuk implementasi kode program
Gambar 4. Class Diagram Entity Relational Diagram (ERD) Entity Relational Diagram menggambarkan komponen dan   struktur   database   yang   saling   berhubungan   untuk digunakan   dalam   pembuatan   sistem.   ERD   yang diimplementasikan   pada   sistem   ini   terdiri   dari   8   entitas yang dapat dilihat pada Gambar 5.

## HASIL PENELITIAN
Pada   bab   ini   akan   dipaparkan   hasil   dan   pembahasan sistem   selama   dilakukannya   penelitian   yang   mencakup setiap  tahap implementasi  dan pengujian sistem informasi posyandu   ibu   hamil   dengan   penerapan   klasifikasi   resiko kehamilan menggunakan metode naïve bayes.
Perhitungan   Metode   Naïve   Bayes   untuk   Klasifikasi Resiko Kehamilan
Dataset yang digunakan untuk klasifikasi dalam sistem ini sebanyak 230 data dan 3 kelas dengan 24 atribut yaitu: usia, jumlah anak, tinggi badan, dan jarak kehamilan, gagal kehamilan, tang vakum, uri dirogoh, diinfus, tranfusi, sesar, kurang  darah,  malaria,  tbc paru, payah jantung, diabetes, menular sex, bengkak muka, kembar dua, kembar air, mati kandungan,   lebih   bulan,   letak   sungsang,   letak   lintang, pendarahan, dan kejang. Berikut adalah contoh perhitungan dengan menggunakan sample data training sebanyak 23 dan 1 data test terdapat pada Tabel 1:
Tabel 1. Data Test Resiko Kehamilan usia 32 payah jantung Tidak jumlah anak 3 diabetes Tidak tinggi badan 150 menular sex Tidak jarak kehamilan 10 bengkak muka Tidak gagalkehamilan Tidak Pernah kembar dua Tidak tang vakum Tidak Pernah kembar air Tidak uri dirogoh Tidak Pernah mati kandungan Tidak diinfus tranfusi Tidak Pernah lebih bulan Tidak Sesar Tidak Pernah letak sungsang Ya kurang darah Tidak letak lintang Tidak malaria Tidak pendarahan Tidak tbc paru Ya kejang Tidak
Berdasarkan   data   test   pada   Tabel   1   dan   dihitung berdasarkan langkah yang terdapat pada subbab 2.5.1 maka kelas   data   test   adalah   KRST,  detail   perhitungan   terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Data Test Resiko Kehamilan
KRR KRT KRST prior 0.2173913 0.4347826 0.3478260 usia 7.831E-05 0.0298616 0.051405 jumlah anak 0.0150332 0.0654428 0.2032405 tinggi badan 0.0448061 0.0344396 0.0321072 jarak kehamilan 0.0204934 0.0255670 0.0959781 Gagal kehamilan 1 1 0.875 tang vakum 1 1 1 uri dirogoh 1 1 0.21875 diinfus tranfusi 1 0.8 0.875 sesar 0.8 1.125 0.75 kurang darah 1 0 1 malaria 1 0.9 1 tbc paru 0.2 0 0.375 payah jantung 0.625 1 1 diabetes 1 1 1 menular sex 1 1 1
ISSN : 2339-0069
bengkak muka 1 0.8 0.875 kembar dua 0.8 1 0.875 kembar air 1 1 1 mati kandungan 1 0.9 1 lebih bulan 1 0.9 1 letak sungsang 0 0.1 0.25 letak lintang 1 1 0.875 pendarahan 0.8 1 0.75 kejang 1 1 0.875 Hasil Perkalian 0 0 5.7976 4E-08
Hasil Pembuatan Sistem Informasi Posyandu Ibu Hamil Dengan   Penerapan   Klasifikasi   Resiko   Kehamilan Menggunakan Metode Naïve Bayes
Hasil   implementasi   sistem   informasi   posyandu   ibu hamil   dengan   penerapan   klasifikasi   resiko   kehamilan menggunakan metode naïve bayes yang dibangun memiliki beberapa fitur yang dapat diakses 3 jenis pengguna yaitu admin, bidan dan kader. Salah satu fitur dapat membantu bidan   dalam   menentukan   kelompok   resiko   kehamilan mmenggunakan metode naïve bayes. Setelah memilih data yang akan diklasifikasi maka hasil klasifikasi ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Hasil Klasifikasi Resiko Kehamilan
Grafik   pada   Gambar   6   menampilkan   persentase   total probabilitas yang dimiliki setiap kelas. Warna merah pada grafik menunjukkan kelas KRST, warna biru untuk kelas KRT,   dan   warna   kuning   untuk   kelas   KRR.   Berdasarkan
hasil tersebut maka data yang dipilih memiliki kelas KRT. Hasil   Pengujian   Tingkat   Akurasi   Klasifikasi   Naïve Bayes
Proses pengujian akurasi menggunakan metode K-fold Cross   Validation   dan   kombinasi   atribut.   K-   fold   Cross Validation   pada   setiap   pengujian   kombinasi   atribut membagi   data   menjadi   10   bagian   karena   pada   proses pengujian   K   yang   digunakan   adalah   10.   Pengujian   juga dilakukan   dengan   dua   kelompok   kelas   yang   berbeda, kelompok pertama 3 kelas dan kelompok kedua 2 kelas. Hasil pengujian 3 kelas dengan klasifikasi benar terdapat pada Tabel 3 dan pengujian 2 kelas terdapat pada Tabel 4
Tabel 3. Akurasi Klasifikasi Benar 3 Kelas
Jumlah Atribut Hasil Pengujian 17 53.91% 19 54.35% 21 54.78% 22 56.96% 23 56.96% Tabel 4. Akurasi Klasifikasi Benar 3 Kelas Jumlah Atribut Hasil Pengujian 17 76.52% 19 76.09% 21 75.22% 22 73.91% 23 72.61%
Berdasarkan  Tabel  3 dan 4 dapat  disimpulkan bahwa semakin   banyak   atribut   yang   digunakan   maka   akurasi klasifikasi   benar   akan   semakin   tinggi   dan   metode   naïve bayes   memiliki   kecenderungan   akurasi   yang   lebih   tinggi jika menggunakan 2 kelas saja.

## Pembahasan Analisis Metode Naïve Bayes
Metode  naïve bayes  yang digunakan dapat mendukung penentuan kelompok resiko kehamilan jika terdapat atribut yang belum lengkap. Hasil klasifikasi metode  naïve bayes mampu memberikan perkiraan kelompok resiko kehamilan bagi ibu hamil berdasarkan riwayat data terdahulu dengan atribut  yang telah ditentukan dalam  skor poedji rochyati, sehingga mampu melengkapi skor poedji rochyati dan bidan lebih   mudah   dalam   menentukan   kelompok   resiko kehamilan.
Klasifikasi   resiko   kehamilan   dilakukan   dengan menghitung   probabilitas   kemunculan   data   pada   atribut nominal dan probabilitas menggunakan densitas gauss pada data beratribut numerik pada setiap data faktor resiko ibu hamil   berdasarkan   data   training   yang   telah   ditentukan. Sehingga   penentuan   kelompok   resiko   dilakukan berdasarkan   pola   data   faktor   resiko   pada   periode sebelumnya.

## Pembahasan Analisis Metode Waterfall
Model   Waterfall   yang   dipilih   dalam   pengembangan sistem ini karena sumber daya manusia (SDM) hanya satu orang, aplikasi masih dalam skala kecil, dan menyesuaikan
dengan user yang akan menjadi pengguna aplikasi namun tidak   bisa   dilakukan   sesuai   dengan   yang   terdapat   dalam teori   model   Waterfall.   Pengembangan   sistem   dilakukan sesuai   dengan   tahapan   yang   ada   dalam   model   Waterfall tetapi ada beberapa urutan pengerjaan yang masih kurang konsisten.   Pengembangan   sistem   dengan   menggunakan model Waterfall ternyata memiliki beberapa kendala yang ada. Urutan pengerjaan yang kurang konsisten terjadi pada saat   tahap   pengimplementasian   kode   program,   terjadi perubahan   kebutuhan   yang   mengakibatkan   berubahnya aturan   sistem   sehingga   membutuhkan   perbaikan   pada sistem. Dikarenakan  perubahan  kebutuhan tersebut  sesuai dengan   model   Waterfall,   yaitu   memulai   kembali   dari tahapan awal pada saat analisis kebutuhan menjadi hanya memperbaiki   pada   tahapan   desain   sistem.   Sehingga membuat pengembangan sistem menjadi kurang sistematis dan tidak sesuai dengan teori model Waterfall.

## KESIMPULAN
Bab   ini   berisi   mengenai   kesimpulan   dan   saran   dari peneliti   tentang   penelitian   yang   telah   dilakukan. Kesimpulan dan saran tersebut diharapkan dapat digunakan sebagai acuan pada penelitian selanjutnya.

## Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan adalah: a. Penerapan metode naïve bayes untuk klasifikasi resiko kehamilan   dilakukan   jika   terdapat   data   pada   skor   poedji rochyati belum bisa ditentukan secara pasti. Langkah awal untuk melakukan proses klasifikasi yaitu menentukan data test   yang   akan   digunakan   yakni   data   test   (kesehatan   ibu hamil)   yang   terdapat   atribut   yang   belum   pasti   isiannya. Kemudian   menghitung   probabilitas   masing-masing   kelas dan   atribut   setiap   kelas   sesuai   dengan   tipe   data   atribut tersebut, atribut nominal dihitung probabilitasnya sementara atribut   numerik   dihitung   menggunakan   rumus   densitas gauss.   Atribut   yang   bertipe   nominal   meliputi   gagal kehamilan, tang vakum, uri dirogoh, diinfus, tranfusi, sesar, kurang darah, malaria, tbc paru, payah  jantung, diabetes, menular sex, bengkak muka, kembar dua, kembar air, mati kandungan,   lebih   bulan,   letak   sungsang,   letak   lintang, pendarahan, dan kejang sementara atribut bertipe numerik meliputi   usia,   jumlah   anak,   tinggi   badan,   dan   jarak kehamilan. Hasil perhitungan probabilitas total didapatkan dengan   mengalikan   perhitungan   probabilitas   masing- masing   kelas   dan   atribut   per   kelas,   kemudian   dihitung persentase   masing   masing   kelas   dan   dibandingkan   yang terbesar   maka   itu   menjadi   kelas   hasil   klasifikasi   resiko kehamilan.
b. Sistem informasi posyandu ibu hamil dengan penerapan klasifikasi   resiko   kehamilan   dibangun   berbasis   website dengan 3 hak akses yaitu admin, bidan dan kader dengan fitur utama klasifikasi resiko kehamilan bagi ibu hamil oleh bidan.   Sistem   dikembangkan   dengan   mengadopsi   model waterfall.   Model   waterfall   digunakan   karena   kebutuhan sistem   telah   terdefinisikan   diawal   pembangunan   sistem. Tahap  pengembangan  meliputi  analisis, desain,  penulisan kode   program,   pengujian   dan   pemeliharaan.   Analisis kebutuhan   dilakukan   dengan   cara   mendefinisikan   sistem secara detail sehingga mendapatkan kebutuhan fungsional dan non fungsional yang dibutuhkan sistem. Tahap desain
dilakukan   dengan   melakukan   perancangan   sistem   dengan membuat   diagram-diagram   yang   akan   digunakan   sebagai acuan   dalam   penulisan   kode   program.   Tahap   penulisan kode   program   menggunakan   Bahasa   pemrograman   PHP, framework Code Igniter, dan database manajemen MySQL. Tahap pengujian dilakukan menggunakan metode black box dan white box. Tahap akhir yaitu melakukan pemeliharaan untuk   mengetahui   fungsionalitas   sistem   secara   berkala ketika telah digunakan.

## Saran
Adapun   saran   yang   ditujukan   untuk   memberikan masukan yang lebih baik yaitu :
a.   Sistem   informasi   posyandu   ibu   hamil   pada pengembangan   berikutnya   dapat   ditambah   dengan   fitur yang lebih lengkap lagi, dengan mencakup semua kegiatan posyandu tidak hanya untuk ibu hamil.
b. Klasifikasi resiko kehamilan disarankan dapat memiliki nilai akurasi  yang lebih tinggi  dengan atribut  yang lebih banyak lagi sesuai pertauran  kesehatan resiko kehamilan, serta menggunakan dataset yang lebih banyak.
c.   Proses   pengelompokan   status   resiko   kehamilan   dapat dilakukan   dengan   metode   yang   berbeda   atau mengkombinasikan   metode   naïve   bayes   dengan   metode klasifikasi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Backett, E. M., Davies, A. M., & Barvazian,  A. P. (2015, September 15). Iris(Institutional Repository for Information   Sharing)   World   Health   Organization. Retrieved   from   http://apps.who.int/iris/bitstream: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/39177/1/WH O_PHP_76.pdf.
[2] Bustami. (2014). Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes untuk   Mengklasifikasikan   Data. TECHSI:   Jurnal Penelitian   Teknik   Informatika   Universitas Malikulsaleh , 127.
[3] Depkes,   R.   (2011). Pedoman   Umum   Pengelolaan Posyandu. Jakarta: Kementerian Kesehatan RI.
[4] Ginting,   S.   L.,   &   Trinanda,   R.   P.   (2013,   10   28). Penggunaan   Metode   Naïve   Bayes   Classifier   pada aplikasi Perpustakaan. Retrieved from Digital Library Unikom: http://elib.unikom.ac.id/.
[5] Jogiyanto, H. M. (2005). Analisis dan Desain Sistem Informasi : pendekatan Terstruktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Andi Publisher.
[6] Kadir,   A.   (2003). Pengenalan   Sistem   Informasi. Yogyakarta: Andi Publisher.
[7] Kusrini,   &   Luthfi,   E.   T.   (2009). Algoritma   Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset.
[8] Muftikhali,   Q.   E.   (2015).   Rancang   Bangun   Sistem Informasi   Klasifikasi   Status   Gunung   Berapi Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Skripsi Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember , 15.
[9] Mujib,   R.,   &   dkk.   (2013,   Juni).   Penerapan   Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan   Algoritma   Naive   Bayes   Classifier. Jurnal EECCIS, Vol 7, No 1 .
[10] Nugroho,   A.,   &   Subanar.   (2013).   Klasifikasi   Naïve Bayes untuk Prediksi Kelahiran pada Data Ibu Hamil. Berkala Ilmiah MIPA UGM , 297.
[11] Olson,   D.,   &   Shi,   Y.   (2008). Pengantar   Ilmu Penggalian   Data   Bisnis. Jakarta:   Penerbit   Salemba Empat. [12] Penulis. (2016, September 17). Metode-metode dalam Data   Mining   -   Seri   Data   Mining   for   Business Intelligence (6) . Retrieved from Belajar Gratis Seputar
Sistem   Informasi,   Teknologi   Informasi,   Bisnis,
Akuntansi, & Manajemen:
https://beritati.blogspot.co.id/2013/08/metode-metode- dalam-data-mining-seri.html.
[13] Rochyati,   P.   (2003). Skrining   antenatal   pada   ibu hamil. Surabaya: Airlangga Press.